瑞萨整合英特矽尔,追赶恩智浦!日本车用IC转守为攻-Ameya360 electronic components purchasing network

瑞萨整合英特矽尔,追赶恩智浦!日本车用IC转守为攻

Release time：2017-09-06

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(Renesas Electronics)日本汽车元器件大厂瑞萨电子，终于走过组织改造与缩编的时期，进入转守为攻阶段，尤其2017年4~6月车用半导体事业营收，比2016年同期高出24.6%，约为同业恩智浦半导体(NXP Semiconductors)同期成长率9.3%的2.5倍，让日本财经杂志周刊钻石(Diamond)下了转守为攻的评论。

但是，瑞萨不管在营收还是营益率，都还不及同业的德州仪器(TI)与恩智浦，而且在投资金额上，恩智浦的2017年4~6月投资为3.81亿美元，瑞萨同期则为335亿日圆(约3.03亿美元)，差距超过20%，对于需要巨资研发自动驾驶技术的厂商，这不是好现象。

瑞萨开始转守为攻，然不如他厂的技术投资与购并能力，如何抢回车用芯片市占冠军宝座，仍待观察。

周刊钻石引用不具名半导体业者说法，瑞萨车用芯片的市占率，其实是取决于日系车厂的销售成绩。过度依赖日系车厂，是瑞萨后续扩展事业的罩门，当瑞萨还是全球市占率最大的车用芯片厂时，这问题还不严重，现在恩智浦已经超越瑞萨，想要转守为攻重返冠军荣耀，这就会是问题。

瑞萨是由日立制作所(Hitachi)、三菱电机(Mitsubishi Electric)的半导体事业，与NEC Electronics合并而成，但从合并起就开始组织改造，2011年的311地震不仅破坏该厂主力工厂造成停产，还让客户警觉到不能过度依赖单一厂商，分散风险减少瑞萨订单的结果，瑞萨在车用芯片市场市占率40%的荣景，一去不返。

不过，瑞萨自信在车用芯片市场上领先竞争对手至少2年的技术，让该厂成功度过难关，于2014会计年度(2014/4~2015/3)转亏为盈；只是，恩智浦在2015年以167亿美元高价购并飞思卡尔(Freescale)，超过瑞萨成为全球最大车用芯片厂，接下来高通(Qualcomm)又计划以470亿美元购并恩智浦，瑞萨被抛得更远。

虽然欧盟仍在审查高通恩智浦购并案，但即使是现在的恩智浦，财务面也已超越瑞萨，而且相对于有余力从事以100亿美元为单位购并案的恩智浦，瑞萨以32亿美元购并Intersil，自由现金流便转为负3,375亿日圆，负债增加，即使财务仍健全，但看来难以进行更大规模的购并。

因应车用芯片性能要求日增，研发经费提高，车用半导体业界将进入新一波购并期，瑞萨虽然有技术优势，也积极朝物联网(IoT)或模拟半导体等新科技或利基市场发展，但能否再创新高，在汽车微控制器市场市占率从现在的30%回到40%以上，端看瑞萨社长吴文精开拓海外市场的手腕。

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瑞萨丨技术干货｜解决方案套件概念：AI赋能的智能电动自行车——重塑城市出行与智能交通

　　电动自行车正在迅速重塑城市出行方式。作为汽车之外更可持续、更灵活的选择，电动自行车不仅有助于缓解交通拥堵，也符合绿色低碳的发展趋势。随着电动自行车技术的不断进步和普及，用户对安全性、可靠性和智能辅助功能的期待也在持续提升。　　然而，无论是传统机械自行车还是电动自行车，当前仍高度依赖骑手的主动感知以及按计划进行的维护保养。许多机械问题往往是逐步演变的，在性能明显下降或故障真正发生之前，几乎没有预警信号。这种被动式维护方式容易导致意外故障、更高的维修成本，甚至带来潜在的安全隐患。　　瑞萨通过AI赋能的智能电动自行车概念方案应对这些挑战。该方案基于嵌入式边缘人工智能(AI)，在自行车本体上即可实现预测性维护、智能骑行辅助、环境感知以及电池管理优化，无需依赖云端连接。　　嵌入式边缘AI实现预测性与智能骑行　　智能电动自行车的核心由Renesas AIK-RA8D1 AI开发套件驱动。该套件基于RA8D1微控制器(MCU))，这是一款面向实时嵌入式AI应用设计的高性能Arm® Cortex-M85® MCU。借助Renesas Reality AI Tools®，开发者可以部署高度优化的AI模型，使其完全运行于MCU本地，无需云端计算支持。　　这种系统架构在实现更安全、更高效骑行体验的同时，也有效控制了功耗和系统成本，非常适合大规模部署于智能出行设备中。　　AI赋能的智能电动自行车围绕以下两大核心能力，全面提升骑行体验:　　AI驱动的状态监测　　更顺畅、更安全的骑行体验，全面提升用户感受　　瑞萨电动自行车概念　　AI驱动的状态监测　　无论是传统自行车、电动自行车，还是共享出行车队中的自行车，本质上都是精密的机械系统。其性能高度依赖于关键部件的健康状况，包括链条、齿轮、轴承以及车架连接部位。随着时间推移，这些部件会因机械应力、环境影响以及骑行工况而逐渐磨损和劣化。　　传统的维护方式通常依赖定期人工检查或基于里程的保养周期。这些方法往往不够精准且偏被动，容易导致突发故障，增加维护成本和运营风险。　　通过将AIK‑RA8D1与加速度传感器直接集成到自行车中，实时AI驱动的状态监测成为可能。系统可持续分析振动特征和运动模式，及早发现机械性能退化的迹象。　　关键预测性维护功能包括：　　链条劣化检测(Chain Deterioration Detection)——系统监测传动系统的振动模式。当振动特征偏离正常状态时，可在性能明显下降之前识别出链条过度磨损或润滑异常问题。　　齿轮异常检测(Gear Anomaly Detection)——AI模型可识别由齿轮齿面磨损、损坏或变速器对位异常引起的异常振动模式，实现早期干预。　　轴承失效检测(Bearing Failure Detection)——轴承在劣化过程中会产生特定的高频振动特征。系统可在出现可听噪声或严重机械损伤之前就检测到这些异常。　　车架结构监测(Frame Structure Monitoring)——通过振动分析，还可识别车架的松动或结构性变化，从而提升骑行安全性并延长整车使用寿命　　瑞萨如何实现智能自行车监测　　要构建高精度的状态监测AI模型，必须采集涵盖正常运行状态和多种机械故障状态的数据集。　　为此，系统采用AIK-RA8D1 AI开发套件，并通过Pmod™模块连接外部加速度传感器。开发套件和传感器均直接安装在自行车上，在真实骑行场景中采集振动和运动数据。　　数据集采集通过Data Storage Tools完成。该工具可作为插件集成在Renesas e² studio中，也可作为独立应用供第三方IDE用户使用工具可实时采集加速度传感器的原始数据，并进行存储，用于后续的数据标注和AI模型训练。　　Figure1.Training Set-up　　AI模型开发与部署　　在完成数据标注并上传至Renesas Reality AI Tools后，可利用云端AutoML功能训练和评估多个AI模型，并针对RA8D1 MCU进行部署优化。　　最终选定的模型能够识别七种系统状态：　　电动自行车状态：识别空闲与静止状态　　链条运行状态：识别正常的正向与反向链条运动　　齿轮异常：基于变速器位置检测两种故障状态　　后轮结构状态：识别潜在的后轮松动问题　　该优化模型在仅占用5KB内存的情况下，实现了99.63%的识别准确率，可高效运行于RA8D1 MCU上。　　Figure2.Model Development to Deployment Flow　　部署完成后，推理结果可通过集成在e² studio开发环境中的AI Live Monitor工具进行实时监控。　　AI增强型骑行智能　　除状态监测外，AIK RA8D1还可作为智能电动自行车计算核心，充当中央处理节点，分析来自电机、电池及各类传感器的数据——支持在有或无额外传感硬件的情况下运行。　　AI赋能的骑行功能示例包括：　　载荷分布检测——通过分析振动与运动信号，系统可估算骑手及货物的重量分布。据此推荐或自动调整坐垫位置，以提升舒适性和踩踏效率。　　路面类型识别(Surface Detection)——AI模型可识别沥青路、碎石路或不平整地形。并根据路况动态调整电机扭矩和功率输出，从而提升稳定性与能效。　　目标检测，实现更安全骑行(Object Detection for Safer Riding)——结合视觉传感器时，AI模型可识别周围车辆与障碍物，在盲区来车时触发预警。　　“See with Sound”的空间感知能力——通过麦克风阵列，系统可估算周围车辆的来向，并向骑手提供空间方位提示，而无需持续视觉关注。　　推动下一代智能出行　　AI驱动的智能电动自行车方案充分展示了嵌入式边缘AI对个人出行和共享交通的变革潜力。通过将预测性维护与环境感知能力直接集成到自行车中，制造商能够打造更安全、更可靠、更高效的出行解决方案。　　瑞萨AI技术致力于帮助客户基于可扩展的边缘AI平台，构建适用于实时嵌入式部署的智能出行系统。　　告别突发故障，从瑞萨开始打造更智能、更安全的自行车。　　准备好将AI驱动的状态监测引入骑行领域了吗?

2026-06-02 09:56 reading：306

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